都 2024 年了，你还在用 pip 吗？

编程语言 Python 随着 AI 的发展越来越受开发人员的喜爱，目前已经是最流行的编程语言，但由于 Python 是一门相对较老的语言，并且经过 Python2 到 Python3 这一漫长而复杂的迁移历程，使得一些 Python 开发人员可能还在使用一些过时的工具和库。今天我们就来带大家了解当前 Python 生态系统中最流行最实用的开发工具，让你彻底告别那些老古董。

Python 环境管理工具

Python 项目中虚拟环境的管理非常重要，虚拟环境可以帮助我们在不同项目中使用不同的 Python 版本和依赖库，避免不同项目之间的依赖冲突。Python 最早使用的是 virtualenv 工具来管理虚拟环境，到了 Python3.3 后自带了内置的创建虚拟环境模块 venv，但它们都存在一个问题，就是只能使用同一个 Python 版本创建虚拟环境。假如你在 A 项目想使用 Python3.10，而在 B 项目想使用 Python3.9，那么你就需要安装两个不同版本的 Python，然后分别使用 virtualenv 或 venv 来创建虚拟环境。

在使用了一些 Python 环境管理工具后，我比较推荐 Miniconda 这个工具，它是一个轻量级的 Conda 版本，可以帮助我们管理 Python 环境和依赖库，但我一般不使用它来管理依赖库，主要使用它来管理 Python 环境。

虽然 Miniconda 与其他 Python 环境管理工具（比如 pyenv）相比会重量级一些（包含了一些数据科学相关的库），而且功能也不是很纯粹（即有环境管理也有依赖管理等功能）， 但是它的优势在于环境管理的功能非常出色，可以轻松地在不同操作系统上进行安装，同时适配 bash、fish、zsh 等不同的 shell 环境，而且跟 virtualenv 和 venv 一起使用也不会引起冲突。

以下是 Miniconda 的一些常用命令：

• 创建 Python 环境： conda create -n myenv python=3.10
• 切换 Python 环境： conda activate myenv
• 展示所有 Python 环境： conda env list
• 初始化 shell 环境： conda init &LTbash/fish/zsh>

Python 依赖管理工具

Python 项目中最常使用的工具应该要属 Pip 了，Pip 是 Python 的依赖管理工具，用于安装和管理 Python 依赖，虽然 Pip 功能强大，但在管理项目依赖时存在一些问题，比如新增依赖时需要手动修改 requirements.txt 文件，而且没有版本锁定功能，导致在不同环境中安装的依赖版本可能不一致。

其他编程语言比如 JS 则能有效地处理这种情况，使用它的依赖管理工具 npm 会产生一个 package.json 文件来管理项目依赖，然后生成一个 package-lock.json 文件来锁定依赖版本，确保在不同环境中安装相同的依赖版本。

为了解决这一问题，在 Python 中出现了不少依赖管理工具，Poetry 是其中一个比较流行的工具。Poetry 使用一个 pyproject.toml 文件来管理项目的所有依赖项和元数据，使项目配置更加简洁明了，它会自动处理依赖项的版本冲突，并且能够生成锁文件 poetry.lock，确保在不同环境中安装相同的依赖版本。

Poetry 有多种安装方式，最简单的是通过 Python 脚本进行安装，安装命令如下：

安装完成后，可以通过 Miniconda 创建一个特定版本的 Python 环境，然后在这个环境中使用 Poetry，具体操作如下：

在新项目中使用 Poetry 可以使用 poetry new &LTproject_name> 来创建一个新的 Python 项目，如果是已有项目，可以在项目目录中使用 poetry init 命令来初始化项目，这两个命令都会生成一个 pyproject.toml 文件，用于管理项目的依赖项和元数据。

你可以使用 poetry install 来安装项目的所有依赖，如果是初次运行该命令，Poetry 会生成一个 poetry.lock 文件，用于锁定项目的依赖版本，确保在不同环境中安装相同的依赖版本。也可以使用 poetry add &LTpackage_name> 命令来单独添加一个依赖，这样 Poetry 会自动更新 pyproject.toml 和 poetry.lock 文件。

我们通过一个简单的例子来看下 Poetry 对依赖管理的方法，假设我们在项目中安装了一个新的依赖 requests，那么可以使用如下命令：

安装完成后，在 pyproject.toml 文件中只会添加 requests 这个依赖的信息：

但是在 poetry.lock 文件会中除了添加 requests 这个依赖外，还会添加 requests 这个依赖所需的其他依赖库的信息，可以使用以下命令查看依赖之间的关系：

可以看到 requests 是项目根目录下的依赖，而其他几个依赖是 requests 所需的依赖。

如果你用 Pip 来安装依赖，那么 pip install requests 后再用 pip freeze > requirements.txt 命令生成的 requirements.txt 文件会包含所有依赖的信息，使得你分不清哪些是项目的依赖，哪些是衍生的依赖。

Poetry 还允许你将 lock 文件导出成 requirements.txt 文件，这样你就可以使用 pip install -r requirements.txt 来安装项目的依赖，具体命令如下：

更多的 Poetry 使用方法可以参考官方文档。

除了 Poetry 外，还有一些其他的 Python 依赖管理工具，比如 Pdm 就是不错的选择，它整体和 Poetry 类似，它还包含了 Python 环境管理的功能，这样就不需要和 Miniconda 配合也可直接使用，但是在流行度上比 Poetry 稍微逊色一些（截止时间 2024 年 7 月，Poetry 的 Github Star 数是 30K，而 Pdm 的 Github Star 数是 7.6K），可能是 Pdm 比 Poetry 发布时间晚的关系（Poetry 是 2018 年发布的，而 Pdm 是 2020 年发布的），后面如果 Pdm 发展的好的话，说不定会超过 Poetry。

另外一个值得推荐的 Python 依赖管理工具是 Uv，它是一款用 Rust 编写的极速 Python 包安装和解析工具，旨在作为 Pip 和 Pip-tools 的替代品，并逐步发展成为一个全面的 Python 项目和包管理器，下面是它和其他工具安装依赖的速度对比图：

得益于 Rust 的高性能，在速度上 Uv 完全碾压了其他工具，但可惜的是 Uv 目前还是使用 requirements.txt 来管理依赖，这样就无法保证可以在不同环境安装相同的依赖，而且 Uv 也不能和 Poetry 一起使用，因为 Uv 是按照兼容 Pip 的思路进行开发，而 Poetry 内部已经不用 Pip 做依赖管理了。

尽管 Uv 无法和 Poetry 一起使用，但是我们可以在 CI/CD 中使用 Uv 来加速依赖安装，比如我们先用 Poetry 导出 requirements.txt 文件，然后在 CI/CD 中使用 Uv 来安装依赖，这样就可以大大缩短依赖安装的时间。

虽然这些依赖管理工具很强大，但一些小型项目可能更多开发人员还是会选择 Pip，因为 Pip 无需额外安装其他工具，一般有 Python 环境就可以直接使用。另外一点是编程语言的原生工具也在不断发展，以 JS 为例，npm 刚开始时也不支持 lock 文件，但后面参考了一些 JS 的流行工具，在社区的共同努力下慢慢完善了这个功能，所以 Pip 也有可能在未来的某个版本中加入类似 Poetry 的功能。

所以在 Pip 没有发展完善之前，我们可以使用 Poetry 这样的工具来解决依赖管理的问题，同时也能简化项目配置，提高开发效率。

代码规范工具

另外一种常用的工具是代码规范类工具，因为 Python 的语法比较灵活，所以在团队协作中可能会出现代码风格不一致的问题，为了解决这个问题，每种编程语言都会有一些代码规范工具，这类工具包括代码格式化工具、代码检查工具等。

在 Python 中代码格式化工具有 Black、YAPF、autopep8 等，而代码检查工具有 Flake8、Pylint、mypy 等，这些工具都可以通过 Pip 来安装，然后在项目中使用。

而最近比较流行的一个代码规范工具 Ruff，它同时集成了代码格式化和代码检查功能，可以帮助我们更好地在项目中统一代码风格。Ruff 是 Uv 开发团队开发的另外一款工具，同样是使用 Rust 语言进行编写，从而使它的性能远远高于其他同类型的工具，下面是 Ruff 和其他工具的性能对比图：

Ruff 内部集成了 Black 和 Flake8 等工具，下面我们就来介绍下 Ruff 如何安装及使用。

Ruff 可以通过 Pip 或 Poetry 进行安装，在项目中使用的话，推荐使用 Poetry 安装到 dev 开发依赖中，表示这个工具只在开发环境中使用，具体命令如下：

如果想让 Ruff 在本地 IDE 中使用的话，建议是进行全局安装，这样就可以在任何项目中使用 Ruff，具体命令如下：

安装完成后，可以通过 IDE 的插件来使用 Ruff，比如在 VSCode 中安装 Ruff 插件，然后在 VSCode 中使用快捷键 Ctrl+Shift+P 打开命令面板，输入 user config 打开用户配置文件，然后添加 Ruff 安装后的路径：

Ruff 主要有 2 个命令，分别是 ruff check 和 ruff format，前者用于代码检查，后者用于代码格式化。

为了保证团队的代码风格一致，我们可以在 Git 的 hook 中添加 Ruff 检查命令，这样每个人在执行 git commit 命令时就会自动执行 Ruff 命令，如果检查失败则无法提交代码。

首先我们需要安装 pre-commit 工具，这个工具可以让我们在 Git hook 上轻松配置命令，同样将其安装到 dev 开发依赖即可：poetry add --dev pre-commit，然后在项目根目录下添加 .pre-commit-config.yaml 文件，内容如下：

• 在文件中我们添加 Ruff 工具来处理代码提交时的检查
• 我们添加了 2 个工具，第一个工具 id 是 ruff 表示执行 ruff check 命令，第二个工具 id 是 ruff-format 表示执行 ruff format 命令
• 第一个工具还有一个可选参数 args: [--fix]，表示会自动修复检查出有误的代码，但也不是所有代码都能自动修复，有些代码还是需要手动修复的

最后我们在项目中执行 pre-commit install 命令，将文件内容添加到 Git hook 中：

配置完成后，我们故意写一些代码错误，然后提交代码， 检查结果如下：

可以看到代码检查任务失败了，报了 imported but unused 的错误，错误编号 F401，第二个任务代码格式化检查通过。

如果想在代码中不检查某行代码，可以在代码行后面加上 # noqa: {error_code}，比如：

这样就可以在 Ruff 检查时忽略这个错误。更多的 Ruff 使用方法可以参考官方文档。

总结

今天我们介绍了 Python 中新一代的项目工具，新工具带来的好处是开发效率的提升，因为每个新工具都是在解决旧工具的不足之处，是在旧工具的基础上进行了优化和改进。作为一个热衷提高生产力的开发人员，可以在适当时机尝试使用这些新工具，如果觉得新工具不合适，也可以退回去重新使用旧工具，关键在于尝试。

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